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应用商店推广实战教程:巧用相关性分析,优化广告位资源配比

作者:jcmp      发布时间:2021-04-30      浏览量:0
去年我带了一个网服客户,在某应用商店上推

去年我带了一个网服客户,在某应用商店上推广APP,投放量级一天几十万。

当时一直很头疼的问题是,媒体方不允许监测各广告位的激活,而仅从前端的 曝光、下载、消费,难以判断各广告位的优劣。

明明知道,某些广告位的转化不好,但因为客户的KPI对量有要求,只能硬着头皮、凭经验继续投。

我接手客户后,提了几个解决方案:

方案一:

方案二:

开始分析。

这里以 IBM SPSS 23为例,将下载量和激活量的数据导入。

进行相关分析,结果如下:

强相关(>0.8):激活-精品、激活-搜索、激活-自然量

较强相关(0.6~0.8):激活-排行榜、激活-其他资源、激活-红包专场。

一般相关(0.4~0.6):激活-装机必备

因为不存在第三个明显变量(具体解释在文末),这里的相关关系可视为因果关系。

换句话说,数据显示,针对该App在该应用商店的下载激活率的排序是:

精品、搜索、自然量 > 排行榜、其他资源、红包专场 > 装机必备。

随后,我们进行了出价、预算、时段等控制,重点提高了转化较优的广告位。

精品的下载量占比提到了近10个百分点,其他资源占比逐渐降低至0,搜索的占比也在增加。

装机必备的占比有较大幅度波动,主要原因:由于竞争对手做活动,精品的流量不稳定;KPI对量有要求;装机必备的新客率较高。

下面是最最重要的数据,能证明方案二显著的优化效果(激活成本持续下降、下载激活率持续上升)。

最后,还有一点涨知识的Tips

相关关系不代表因果关系!

相关关系不代表因果关系!

相关关系不代表因果关系!

讲一个冰淇淋与犯罪的经典统计学故事吧。

在美国的中西部的一个小镇上,人们发现一个很有趣的不合逻辑的现象,就是冰激淋的消费量越高,犯罪率越高。这时候有人在想,如果人为控制改变冰激淋销量,是否可以改变犯罪率。

答案是否定的。常识告诉我们,冰激淋与犯罪无关,之所以在统计上存在正相关是因为天气。

冰激淋的销量与天气紧密相关,天气越热销量越高,同时,天气越热,人越容易在室外活动,越容易开窗(导致偷盗概率增加),女性越容易穿着暴露(导致性犯罪增加),人的心情也越烦躁(导致冲动型犯罪增加)。

故事中,看似相关的两个变量(冰激淋的销量)(犯罪率)是高度相关的,但实际上都是受第三个变量(天气)的影响。

以上内容纯粹经验之谈,不足之处还请见谅!

关于作者

齐云涧 原创

重庆大学市场营销、西南政法法学双学位,致维科技营销分析师,擅长应用商店推广、信息流推广、广告数据定量分析。iCDO翻译志愿者。